Transformer是一种著名的深度学习模型，它最初是作为机器翻译的序列到序列模型提出的。后来，基于Transformer的预训练模型在各种自然语言处理任务上实现了最优性能，因此Transformer已经成为NLP中的主流架构。

Transformer模型主要包括两部分：Encoder和Decoder。其中，Encoder负责编码输入序列，而Decoder负责生成输出序列。在编码过程中，每个词首先被转换为向量表示，然后通过多层的Encoder逐步传递信息，形成编码后的表示向量。在解码过程中，Decoder通过将编码后的表示向量与目标序列逐词匹配，生成输出序列。

Transformer的核心技术是self-attention，它通过计算输入序列中不同位置之间的相关性，得到每个单词的权重，从而更好地捕捉输入序列中的重要信息。

除了在自然语言处理领域的应用，Transformer也被广泛应用于计算机视觉和语音处理等领域。例如，ViT（Vision Transformer）使用Transformer进行图像分类，DERT使用Transformer进行物体检测和分割。

总之，Transformer是一种重要的深度学习模型，它通过self-attention技术更好地捕捉输入序列中的信息，并在自然语言处理、计算机视觉和语音处理等领域得到了广泛应用。